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[excel - python - uipath] 엑셀 자동화에 대해서 알아보자(12-1)
이번 시간에는 Format As Table activity, Format Cells activity에 대해서 알아보자. 1. Format As Table Format As Table는 특정 범위 혹은 특정 시트 특정 테이블에 있는 data를 엑셀에 table 표화 시키는 기능이다. 1-1. 대상 table화를 시킬 대상을 지정하는 곳이다. 특정시트, 특정 범위, 특정 테이블이 선택 가능하다. 표현식으로는 다음과 같다. Excel.Sheet("특정시트") Excel.Sheet("특정시트").Range("특정범위") Excel.Table("특정테이블") 해당 표현식은 사용하려면 기존에 만들어둔 table이 있어야지 가능하다.
분산과 표준편차
데이터를 분석하고 해석할 때 중요하고, 기본 개념인 분산(Variance)과 표준편차(Standard Deviation)에 대해 간단히 정리하고자 한다. 분산과 표준편차를 정의하기에 앞서, 산포도는 변량이 흩어져있는 정도를 말한다. 변량들이 평균에 모여 있으면 산포도가 작다고 하고, 변량들이 평균으로부터 떨어져있으면 산포도가 크다고 한다. 산포도를 수치로 나타내는 방법으로 분산과 표준편차가 주로 쓰인다. 개념정리 편차 = 변량 - 평균 분산 = 편차²의 합 / <span style="
[Excel] Pivot Table 기초
[+] pivot : n. (회전하는 물체의 균형을 잡아 주는) 중심점(축), v. (축을 중심으로) 회전하다, 회전시키다 > > > Python Pandas DataFrame에서의 groupby와 유사한(?) 기능을 할 수 있는 Excel의 Pivot Table을 조금만 알아보자 Data 먼저 위와 같은 5분 간격으로 GPU Utilzation max, min, avg값이 찍힌 행들이 있는 엑셀파일이 있다고 해보자 Timestamp : yyyy-mm-dd HH:MM:SS의 timestamp <span style=
엑셀 피벗 테이블 이해하기
이번 시간에는 Excel의 강력한 도구 중에 하나인 피벗 테이블에 관해서 알아보자. 엑셀 피벗 테이블은 사용자가 목록에 있는 데이터를 빠르게 요약할 수 있게 해준다. ex) 이 피벗 테이블은 옆에 있는 표를 기반으로 만들어진 것이다. 왼쪽에 보이는 것은 전형적인 Excel의 목록이다. 열 헤더들이 위에 있고, 년도, 월, 형식, 판매자, 지역 등이 보인다. 그리고 그 아래에는 헤더에 맞는 기록들이 보인다. 누군가는 이 목록에 데이터를 추가하고 삭제하고 무엇이든 할 수 있다. 하지만, 지금 내가 하고 싶은 것은 이 몇 백 가지 이상의 기록들을 요약하는 것이다. 이 긴 목록을 빠르게 요약하고 싶다면 어떻게 해야할까? ex) 특정 달에 몇 번의 판매가 있었는지 알고 싶다. 어느 제품이 제일 잘 팔리는가? 어느
텍스트 파일로 데이터 내보내기
지금까지는 엑셀로 데이터를 가져오는 것을 배웠다. 텍스트 파일과 MS 엑세스 DB 둘 다 외부 파일을 Excel로 가져오는 작업이었다. 이렇게 하는 이유는 Excel의 고유한 기능을 데이터에 사용하기 위해서였다. => 정렬, 필터, 피벗 테이블 만들기 등등 이번에는 정반대로 엑셀 시트에서 다른 파일 서식으로 데이터를 내보내는 방법을 알아보자. > - 왜 Excel 파일을 텍스트 파일로 만들어야 할까? => 몇 가지 이유가 있지만, 그 중 하나는 다른 시스템 혹은 다른 데이터베이스 같은 곳으로 파일을 가져가고 싶어서이다. 모든 어플리케이션을 엑셀로 소통할 수는 없다. 그래서 이것을 많은 시스템들이 사용하는 텍스트 파일로 내보내는 것이다. => 텍스트 파일은 파일 사이즈가 작고, 이메일로 간단하게 보내진다. 그리고 MS Excel에서 보이는 어수선함이 없다. 그냥 텍스트 파일이다. 계산이 없고, 서식이 다양하게 설정되어 있지 않고, 그냥 데이터이다. => 대
MS 엑세스에서 데이터 불러오기
MS 엑세스 데이터베이스 사용자라면, 이번 내용이 매우 중요할 것이다. 엑세스 데이터베이스에서 특정 표를 엑셀에 불러오고 싶을 수 있으니까. 그 다음에 계산을 할 수도 있고 필터를 할 수도 있고, 피벗 테이블을 만드는 등 다양한 것을 할 수 있게 된다. 차이점은 엑세스에 있는 도구를 사용하는 것과 엑셀 안에서 하는 것의 차이일 것이다. 텍스트 파일을 불러왔던 것과 같이 이번 것도 매우 간단한 기능이다. > 간단한 마법사가 엑세스 데이터베이스에 들어가 저희가 데이터베이스에서 원하는 특정 표를 가지고 엑셀에 불러올 것이다. 데이터 => Access 받아오고 싶은 엑세스 파일 선택 > - MS 엑세스? 엑세스는 데이터베이스 도구이다. 그리고 데이터베이스 안에서는
[excel - python - uipath] 엑셀 자동화에 대해서 알아보자(8-2)
이번 시간에는 Fill Range activity를 python 코드로 구현해보는 시간을 가져보자. (uipath Fill Range activity 알아보기) 1. 전체코드 2. 코드 설명 2-1. 함수 인자 설명 file_name은 엑셀명 기입 sheet_name은 엑셀 시트명 기입(위치도 입력 가능) range_value는 기입하고자 하는 범위(ex. A1:B2) str형만 가능 values는 기입하고자 하는 값 수식도 기입 가능(ex.=A1+B2) 형식은 int형 혹은 str형으로 기입할 것 자동 채
excel - python - uipath] 엑셀 자동화에 대해서 알아보자(7-2)
이번 시간에는 Export to CSV activity를 python 코드로 구현해보는 시간을 가져보자. (uipath Export to CSV activity 알아보기) 1. 전체코드 2. 코드 설명 2-1. 함수 인자 설명 file_name은 엑셀명 기입 sheet_name은 엑셀 시트명 기입(위치도 입력 가능) csvfilename은 csv 파일로 변경할 때 생기는 파일명 2-2. excel to csv 설명 변환하고자 하는 파일을 pandas를 이용해서 데이터 프레임, df로 변환시킨 뒤, to_csv 함수
텍스트 파일에서 데이터 불러오기
이번 시간에는 텍스트 파일을 Excel에 불러오는 방법에 대해서 알아보자. 구 버전과 신버전의 약간의 차이가 있다고 하는데, 둘다 알아보는 시간을 가져보겠다. 다양한 곳에서 데이터를 가져올 수 있지만, 텍스트 파일을 가져오는 법에 대해서부터 알아보자. 흔하게 볼 수 있는 텍스트 파일 형식은 txt나 csv 파일이다. 데이터 => 텍스트 클릭 원본 파일에 언어와 머리글(Header)가 있는지 표시하자 열에 어떻게 데이터를 구분할지를 설정할 수 있다. 하단에 미리보기가 있기 때문에 설정이
[Excel] 데이터 전처리 - 1(함수)
데이터 전처리 데이터 전처리 : 데이터의 분석 목적과 방법에 맞게 데이터를 가공 또는 처리하는 과정 데이터 및 변수 형태 변환 변수 선정 결측치 및 이상치 처리 데이터 분류(카테고리 化) 데이터 분리 및 결합 기타 데이터 가공 및 처리 데이터 전처리는 데이터 분석 과정 중 가장 중요한 과정이다. 엑셀에서는 함수와 엑셀 자체의 기능을 통해 데이터 전처리를 실시할 수 있는데 이번 포스트에선 데이터 전처리 관련 함수를 알아보고자 한다. 1. IF 함수 if 함수는 부등호/등호(>, <, =)를 활용해 가정을 설정하고 데이터를 가정에 만족하는 값과 만족하지 않는 값으로 분류하는 함수이다. 기본 형태는 다음과 같다. if 함수는 2번 중첩 사용하게 되면 데이터가 3가지로 구분되고 3번 중첩 사용하게 되면 4가지로 구분되며 n번 중첩 사용하게 되면 n+1가지로 구분된다. 2. VLOOKUP, HLOOKUP 함수 VLOOKUP 함수는 공통 열을 기준으로 n
[Excel] 탐색적 데이터 분석(EDA)
탐색적 데이터 분석이란? 탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)은 기존의 통계학이 정보의 추출 과정에서 가설 검정 등에 치우쳐 자료가 가지고 있는 본연의 의미를 찾는데 어려움이 있어, 이를 보완하고자 주어진 자료만 가지고도 충분한 정보를 찾을 수 있도록 하는 자료 분석 방법을 말한다. 탐색적 데이터 분석을 수행해야 하는 이유 수집된 데이터의 특성 및 분포를 파악해야 한다 결측치, 이상치의 존재 유무를 파악할 수 있다 탐색적 데이터 분석의 결과를 바탕으로 분석에 필요한 데이터 전처리를 수행할 수 있다 가장 적합한 분석 방법을 결정할 수 있다 다음은 엑셀에서 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법이다. 1. 데이터 분석 도구 활용 [파일]탭 → [옵션] → [추가 기능] → 분석 도구 (팩) 선택 → [이동] → 분석 도구 (팩) 체크 → [확인] 다음과 같이 추가 기능을 선택하면 여러 통계적 분석 기법을 사용할 수 있다.
데이터 유효성 검사 기술을 사용한 역동적인 수식
목록에 데이터 유효성 검사하는 것은 좋다. 하지만 데이터 유효성 검사를 할 수 있는 유일한 곳은 아니다. 드롭다운 메뉴인 데이터 유효성 검사 목록과 엑셀 함수를 어떻게 섞어 사용할 수 있을지 알아보자. 함수가 더 동적이게 되고 상호작용을 할 것이다. "조건 섹션"에서는 사용자들이 무엇을 작성해야 될지 그리고 그것의 철자를 알야야 했다. 만약 철자를 틀린다면? 에러가 뜨거나, 해당 값을 무시한 결과값이 뜬다. 끝에 "스페이스" 하나가 더 붙어도 여전히 다른 값으로 인식한다. 그래서 이것을 좀 더 이해하기 쉽고 사용자들과 상호작용할 수 있게 만들고 싶다. > - 누군가 I5셀로 가면, 그들이 선택할 수 있는 드롭다운 메뉴가 제공되는 것을 만들어보자. 물론, 지금까지 했던 것처럼
데이터 유효성 검사 오류 메시지 추가하기
지난 시간에 설문자들이 타입할 수 있는 숫자의 범위를 설정해봤다. 그리고 그 범위 외의 숫자를 타입하게 되면, 에러 창이 떴다. 하지만, 에러창에서 정확히 어떤 범위의 숫자를 입력해야 되는지 등을 알려주면 좋을 것같다. 데이터 유효성이 되어있는 열에서 잘못된 값을 작성했을 때, 표시되는 에러 메시지를 직접 만들어보자. > 수정하고 싶은 셀들을 선택하자. 데이터탭 => 유효성 검사 
소수점 데이터 유효성 검사
지난 시간에는 유효성 검사 형식으로 드롭다운 메뉴를 생성해봤다. 드롭다운이 생기고 사용자들이 정확한 값을 고를 수 있게 하는 것이다. 이번 시간에는 또다른 형식에 대해서 알아보자. 바로 "범위"이다. 열 안에 명시하고 싶은 숫자 범위이다. >RATE 열에 $14.95 ~ $39.95까지만 기입할 수 있게 해보자. 이 범위 밖으로 작성하면, 작성하지 못하도록 "오류 메시지"가 뜰 것이다. 유효성 검사를 적용하고 싶은 셀을 선택해야 한다. 지난 번과 동일하게 30행까지 선택하겠다. 데이터 탭 => 유효성 검사 클릭 
데이터 유효성 검사 목록 생성하기
이 목록에 드롭다운 목록을 생성하고 싶다. 사용자가 MAKE 값을 작성할 때, 특정 제조사 목록을 제공해서 해당 목록에서 고를 수 있도록 만들고 싶다. => Ford, Chevy, Pontiac, Oldsmobile 오직 이 값들만을 선택하게 해서, 알맞지 않은 것들은 허용하지 않을 것이다. 그리고 드롭다운 메뉴에서 선택하기 때문에 철자가 틀리는 문제 역시 발생하지 않을 것이다. step 1. 데이터 유효성을 적용할 셀들을 선택 > B4에서 시작해서 B30까지 선택하자. > 데이터 탭에서 `데이터
데이터 유효성 검사의 필요성
데이터 유효성 검사의 필요성은 데이터 일정해야 정렬을 하거나, 필터를 할 수 있기 때문이다. 설문조사나 회원가입을 받을 때, 전화번호 형식이 일정하지 않거나, YES를 Y만 쓰는 등 필터하기 애매한 값이 나오면, 제대로 데이터를 추출할 수 없기 때문에 이런 것을 방지하고자 "유효성 검사"가 필요하다. 과거 Sprint - 유효성 검사를 했었던 역시 동일한 이유였다. 예시 회사는 고객들에게 정보를 얻을 데이터베이스를 생성하였다. 그리고 이 데이터를 얻는 방법으로 설문을 만들었다. 설문 회사는 이 설문지를 바탕으로 설문을 보내서 고객들에게 정보를 얻게 요청하였다. 하지만, 설문 회사는 데이터 유효성 검사를 하지 않았다. 이름, 주소, 지역, 우편번호, 핸드폰 번호, 이메일 등 다양한 정보를 물어보는 설문
SUBTOTAL( ) 함수
앞에 D가 붙지는 않았지만, 여전히 데이터베이스 함수이다. 하지만, 이것은 지금까지 배운 다른 함수들과는 다른 점이 하나 있다. 끝에 가면 비슷한 결과물을 줄 것이다. 하지만, 사용하는 방법은 좀 다르다. 결론은 데이터 구조와 데이터로 무엇을 하고 싶은지에 따라 사용할 함수를 골라야 한다. SUBTOTAL( ) 사용법 더 확실한 이해를 위해, SUM()과 비교해보자. E열에는 Total Sales의 SUM을 구할 것이다. F열에는 SUBTOTAL( )을 사용해서 동일하게 Total Sales의 SUM을 구할 것이다. SUBTOTAL( )은 2개의 인자를 받는다. 
DCOUNT( ) 함수와 DB 함수 사용시 주의사항
DSUM()과 사용법은 똑같지만, count함수이다. count함수의 숫자가 있는 셀의 갯수를 센다. 공백은 카운트하지 않는다. 카테고리의 Supplies의 Total Sales 갯수를 세고 싶다면? DCOUNT( ) vs DCOUNTA( ) - DCOUNT( ) 숫자를 보유하고 있는 셀 개수를 셀 것이다. 하지만, - DCOUNTA( ) 출력값이 문자 값이고 숫자 값이 아닌 것의 갯수를 구할 때 사용한다. 이 함수는 숫자 값이든, 문자값이든 모든 값이 개수를 구한다. => 오직 비어 있는 셀만 개수로 포함하지 않는다. 데이터베이스 함수를 사용할 때, 주의사항 1. 헤더와 조건의 철자
DAVERAGE( ) 함수 - 평균
DSUM 같은 데이터베이스 함수 중 하나만 배웠더라도, 나머지는 어떤 작업을 하는지 이해만 하면 된다. WHY? 똑같게 만들어져 있기 때문이다. 다른 점은 여러분이 사용하는 함수일 뿐이다. DSUM은 셀 범위의 합계이다. DAVERAGE()는 셀 범위의 평균이다. 설정도 똑같고, 그냥 넣어야 되는 함수만 다를 뿐이다. Division이 North이면서, Category가 Rent와 Division이 North이면서, Category가 Software 인 것들의 Total Sales의 Average를 구해보자. 자료 출처 > 이 글은 Udemy의 ["업무 효율을 극대화할 수 있는 핵심 Excel 활용법 "](https:/
DSUM( ) 함수 - OR 와 AND 조건식
지난 번에는 하나의 기준을 가지고 DSUM을 구했지만, 조건을 여러개일 때는 어떻게 구할 수 있는지에 대해서 알아보자. OR 조건식 (합집합) 카테고리의 Rent 혹은 Software의 Total Sales들의 SUM을 구하고 싶다면? DSUM()에서 criteria 항목에 Software 셀만 포함시켜주면 된다. AND 조건식 (교집합) 카테고리 : Rent , 본부 : North 인 것의 Total Sales의 SUM을 구하고 싶다. 옆에 헤더를 하나 더 만들